생성형 AI란 무엇인가요?

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끊임없이 진화하는 기술 세계에서 혁신과 창의성과 점점 더 동의어가 되고 있는 한 용어는 생성형 AI입니다. 그러나 생성형 AI의 매혹적인 영역을 탐구하기 전에 먼저 인공 지능의 더 넓은 영역을 파악해야 합니다.

인공 지능(AI)은 종종 모든 종류의 첨단 컴퓨터 시스템을 설명하는 데 사용되는 광범위한 용어입니다. 우리가 인공지능에 대해 생각할 때, 우리는 종종 머신 러닝, 즉 사례를 통해 학습할 수 있는 컴퓨터 시스템을 생각합니다. 이러한 신경망은 본질적으로 방대한 데이터 세트에 노출되어 학습하도록 프로그래밍된 기계입니다. 그리고 언어 모델은 특정한 형태의 신경망입니다. 언어 모델의 핵심은 텍스트 시퀀스에서 다음 단어를 예측하는 단어 마법사입니다. 방대한 양의 텍스트 데이터로 이러한 모델을 교육함으로써 우리는 모델들이 다음에 일어날 일을 추측할 수 있도록 지원합니다. 우리가 제공하는 교육 데이터가 많을수록 데이터는 더 선명하고 직관적으로 제공됩니다. 교육이 충분하지 않다면 이들은 단지 “뭉뚱한” 답변만 제공할 수 있을 뿐입니다. 본질적으로 훈련 데이터는 그들의 예측 능력을 향상시킵니다.

생성형 AI는 사례로부터 학습하는 원리를 적용하여 이를 완전히 새로운 차원으로 끌어올립니다. 자신이 습득한 지식을 바탕으로 완전히 새로운 것을 창조할 수 있는 놀라운 능력을 가지고 있습니다. 여기서 핵심은 ‘생성형’이라는 단어에 있습니다. 즉, 새로운 콘텐츠와 아이디어를 생성합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 생성형 인공 지능(Generative AI)의 매력적인 측면을 대표합니다. 이 모델은 마치 사람이 쓴 것처럼 들리는 텍스트의 신선한 조합을 만드는 데 탁월합니다.

생성형 AI는 핵심적으로 방대한 데이터 세트와 딥 러닝 모델을 기반으로 데이터 내의 패턴, 컨텍스트 및 관계를 학습합니다. 그런 다음 이러한 모델은 시퀀스를 예측하고 완성함으로써 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있으므로 애플리케이션에서 놀라울 정도로 다양한 기능을 사용할 수 있습니다. 특정 작업을 위해 설계된 기존의 AI 모델과 달리, GPT-3와 같은 생성형 AI 시스템은 각 작업에 대해 명시적으로 프로그래밍되지 않고도 텍스트와 이미지부터 오디오 등에 이르기까지 다양한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

생성형 AI는 산업을 재구성하고 새로운 혁신 영역을 열 수 있는 잠재력을 지닌 혁신적인 힘으로 부상했습니다. 전략적 성장과 경쟁 우위를 위해 생성형 AI의 기능을 활용하기 위해서는 본질을 이해하는 것이 중요합니다.

생성형 AI 이해

조직이 정보에 입각한 결정을 내리고 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 하려면 핵심 용어와 개념에 익숙해지는 것이 필수적입니다. 이러한 핵심 용어와 개념은 AI 기반 혁신에 참여하고 생성형 AI의 통합이 전략적 비즈니스 목표와 일치하도록 보장하기 위한 기초적인 지식 기반을 제공합니다.

자연어 처리(NLP): 자연어 처리(Natural Language Processing)는 컴퓨터에 인간의 언어를 이해, 분석 및 생성할 수 있는 기능을 갖추도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 이는 특히 텍스트 기반 애플리케이션에서 생성형 AI가 구축되는 기반입니다.

트랜스포머: 2017년 Google이 소개한 트랜스포머는 딥 러닝 분야에 혁명을 일으킨 신경망 아키텍처입니다. 트랜스포머는 끊임없이 증가하는 데이터 세트에서 훨씬 더 큰 모델을 교육할 수 있게 해줍니다. 이러한 혁신 기술은 최근의 대규모 언어 모델(LLM)과 단어 순서를 처리하고 학습하는 기능을 뒷받침하며, 텍스트 내의 복잡한 패턴과 관계를 인식합니다.

대규모 언어 모델(LLM): 대개 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하는 대규모 언어 모델은 텍스트 생성 분야의 획기적인 발전을 의미합니다. 이러한 모델은 수백억에서 수천억 개의 매개변수를 자랑하는 놀라운 규모로 특징지을 수 있습니다.

오픈소스 및 상업 모델: 생성형 AI는 오픈소스 및 상업 모델을 모두 포괄합니다. 주목할만한 오픈소스 모델로는 Google FLAN-T5 & FLAN-UL2, MPT-7B 및 Falcon이 있습니다. 상업 모델에는 OpenAI, Google Cloud Platform(GCP), AWS 및 기타 공급업체가 제공하는 모델이 포함됩니다.

사전 훈련된 모델/기초 모델: 이름에서 알 수 있듯이 기초 모델은 추가 미세 조정의 기반 역할을 합니다. 이러한 모델들은 레이블이 지정되지 않은 방대한 데이터 세트에 대해 사전 교육을 받은 후 텍스트 생성, 요약 또는 질문 답변과 같은 특정 작업을 위해 미세 조정됩니다.

미세 조정: 미세 조정은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 감독 교육을 통해 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 조정하는 프로세스입니다. 미세 조정을 잘 수행하면 종종 도메인별 작업에서 더 크고 전문화되지 않은 모델보다 성능이 뛰어난 모델을 생성할 수 있습니다.

환각 현상: 생성형 AI의 맥락에서 환각 현상은 모델이 잘못되거나 오해의 소지가 있는 출력을 생성하는 상황을 말합니다. 이는 모델이 사용자의 쿼리와 일치하지 않을 수 있는 내부 지식에 의존할 때 발생할 수 있습니다.

멀티모달 AI: 멀티모달 AI는 텍스트, 음성, 이미지, 비디오와 같은 다양한 유형의 입력을 처리하고 이해할 수 있으므로 다양한 애플리케이션을 위한 다목적 솔루션입니다.

검색 모델: 검색 모델은 종종 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하며 정보 소스에서 데이터를 검색하는 데 사용됩니다. 이러한 모델은 LLM의 반응을 알려진 사실적 정보에 근거하여 환각 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다.

벡터 저장소: 벡터 저장소는 문서의 벡터 표현을 관리하기 위해 설계된 특수한 데이터 저장소입니다. 이러한 저장소는 다양한 거리 지표를 기반으로 가장 가까운 인접 지역의 효율적인 검색을 최적화하며, 생성형 AI 플랫폼에서 핵심적인 역할을 합니다.

엔터프라이즈 AI: 엔터프라이즈 AI는 전문 사용자에게 예측 인사이트를 제공하여 엔터프라이즈 프로세스 및 시스템의 성능을 향상시키는 AI 기술을 적용하는 것을 의미합니다.

엔터프라이즈 검색을 위한 생성형 AI: 이 개념은 생성형 AI를 활용하여 엔터프라이즈 애플리케이션 내의 검색 기능을 향상시키는 것과 관련이 있습니다. 생성형 AI의 직관적인 검색 기능을 활용함으로써 기업은 예측 인사이트와 기본 데이터에 액세스할 수 있으므로 조직 전체의 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

생성형 AI의 응용

생성형 AI는 기업의 콘텐츠 생성 프로세스를 간소화하는 제품 설명, 마케팅 자료, 보고서를 위한 콘텐츠 생성부터 서비스와 참여를 향상시키기 위한 자연스럽고 상황에 맞는 고객 상호작용을 보장하는 채팅봇 및 가상 비서와 같은 대화형 AI에 이르기까지 다양한 분야에 사용됩니다. 또한 데이터 증강에도 중요한 역할을 수행하며, 머신 러닝 모델을 교육하기 위한 합성 데이터를 생성하며, 데이터 개인 정보 보호 및 희소성 문제로 고민하는 산업에 이익이 됩니다. 또한 생성형 AI의 개인화 능력은 추천 시스템을 개선하여 고객에게 고도로 맞춤화된 제품 또는 서비스를 제안합니다. 그 외에도 이 솔루션은 비정상적인 현상을 감지하여 데이터에서 비정상적인 패턴을 식별함으로써 사기 행위 탐지 및 사이버 보안 노력을 강화하는 데 탁월합니다. 마지막으로, 콘텐츠 관리를 통해 안전한 온라인 환경을 유지하고 사용자 제작 콘텐츠에 대한 정책을 자동으로 조사하고 이를 시행합니다. 생성형 AI의 다양한 응용 분야가 다양한 분야에 걸쳐 혁신의 길을 열어가고 있습니다.

이점

이 혁신적인 기술은 창의적인 콘텐츠 생성, 대화형 상호 작용, 맞춤형 추천 기능에 탁월하며, 고객 경험과 비즈니스 효율성을 향상시키는 데 기여합니다. 데이터 증강부터 이상 탐지에 이르기까지 생성형 AI는 혁신을 추구하고 경쟁 우위를 점하려는 산업에 강력한 툴킷을 제공합니다. 몇 가지 주요 이점을 살펴보겠습니다:

1. 효율성

생성형 AI는 반복적 작업을 간소화하여 인적 노동력을 줄이고 워크플로를 가속화함으로써 궁극적으로 비용을 절감해 줍니다.

2. 혁신

컨텐츠 생성 및 분석을 자동화함으로써 기업은 전략적 이니셔티브와 혁신에 더 많은 시간과 자원을 할당할 수 있습니다.

3. 확장성

생성형 AI는 손쉽게 확장되므로 증가하는 비즈니스 요구에 맞춰 일관된 품질을 보장합니다.

4. 데이터 인사이트

생성형 AI의 딥 러닝 모델은 데이터 내에서 숨겨진 인사이트를 발견할 수 있으므로 데이터 기반 의사 결정을 통해 경쟁 우위를 점할 수 있도록 지원합니다.

5. 고객 경험

고객 상호작용에 생성형 AI를 구현하면 즉각적이고 개인화된 정확한 응답을 제공함으로써 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

결론

생성형 AI는 인공 지능의 중요한 도약을 의미하며 조직에 광범위한 응용 프로그램과 이점을 제공합니다. 오늘날의 디지털 경제에서 경쟁력과 혁신을 유지하기 위해서는 이 기술과 그 잠재력을 활용하는 방법을 이해하는 것이 필수적입니다. 기업은 생성형 AI의 애플리케이션과 이점을 탐색하고 문제를 사전에 해결함으로써 생성형 AI의 혁신적인 힘을 활용하여 업계의 성장과 성공을 이끌어낼 수 있습니다.